マッピングの新時代: マシンによるマシンのための地図

シリコンバレーを拠点とする地図技術会社の共同創設者として、また地図作成の初期のパイオニアとしてでログイン & Apple、私たちは長い間、ナビゲーションとモビリティを向上させるために大規模な地図の開発に取り組んできました。

私たちが今入っている時代は、最もエキサイティングで革新的なものになることを約束しますが、テクノロジーの多くの進歩により、半自律型および自律型の運転システムが商業的に利用できるようになります。

これらの進歩により、機械によって、機械用に作成された新世代のよりスマートなマップの必要性が加速しています。これらのスマートマップは、高解像度、高精度、非常に詳細なAV（自動運転車）マップなど、さまざまな用語で呼ばれます。この記事では、高解像度（HD）という用語を使用します。

2021年は、半自律型および自律型車両への進化における分水嶺の年です。アナリスト企業のVSILabsによると、少なくとも15のトップ自動車メーカー「ハンズオフ」から「アイオフ」運転まで、ある程度の自律性が組み込まれた車両の生産を開始したか、生産を計画しています。

駐車支援などの今日の運転支援の進歩と、高速道路ベースの自動運転の初期バージョンに基づいて、電気自動車、robotaxiテクノロジー、自律型トラック、LiDAR企業への目まぐるしい投資と買収が見られました。私たちの将来の輸送の「目」。

今日、これらの野心的なプロジェクトの多くは、小規模なテスト会場またはパイロット都市に限定されています。自動車、トラック、ロボット軸の高レベルの自律機能を広く商業的に展開するために、スタックの次の重要な機能は、自動運転車が行うことを可能にするHDマップです。

人ではなく機械用に作成された地図

地図は伝統的に人間によって、人間のために設計されてきましたが、機械の地図に焦点を当てた革新の新時代が進行中です。人間が車を運転するとき、地図はXNUMXつの主要な機能を果たします。それは、私たちがどこにいるのか、どこに行きたいのか、そしてそこをどのようにナビゲートするのかを理解するのに役立ちます。地図を持っていても、人々は目、記憶、判断力を使って環境を解釈し、自分がどこにいるかを理解し、実際に車を運転します。

一方、自動運転車の場合、マップははるかに機能的で包括的なものである必要があります。彼らは、ナビゲーションのために道路を描写し、車が道路上のどこにあるかを正確に理解するだけでなく、車両が安全かつ専門的に運転する方法を理解できるように、道路の規則と物理的特性を十分に解釈して説明する必要があります。

車載カメラ、レーダー、LiDARからのセンサー認識データを集約することで作成された、HDマップには、道路と周辺環境の3D描写に加えて、道路標識、車線のマーキングと接続性、道路のプロパティなどの豊富なセマンティック情報が含まれています。。

ナビゲーション情報と組み合わせて、これらの充実した地図は、運転可能な道路環境のコンピューターの集合的な理解として機能し、本質的には車の「記憶」として機能します。

私たち人間がこれまで何度も運転した道路や都市を直感的に「知って」おり、かつてない場合よりも専門的かつ安全に運転できるように、地図を使用すると、自動運転車はまるで環境を専門家に予知させることができます。何度も行ったことがあります。

マップは、これまでに通過したすべての車とセンサーからクラウドソーシングされた道路の集合的な知識です。したがって、マップは自動運転車の脳のコアコンポーネントになります。

HDマップ、コラボレーションの機会

運輸業界は最近、息を呑むような金額をLiDARに投資しました。生産車両に追加されたこの新しい知覚力を真に活用するには、自動車メーカーが、組み込んでいる強力なセンサーと同じくらい忠実な地図技術を利用することが重要になります。

車のセンサーと、センサーが見ているものを比較している環境のモデルであるマップが同じように豊富な場合、はるかに大きなメリットが得られます。これが、先進運転支援システムと自動運転システムの両方を開発しているほとんどすべての自動車メーカーがすでにHDマップを組み込んでおり、パフォーマンスと安全性を向上させながら追加機能を有効にしている理由です。

歴史的に、高解像度のマップを作成することは、大規模で費用のかかる作業でした。現在、最先端のAIを活用する新しいマッピングエンジンプラットフォームと、機械用にゼロから構築されたマッピングテクノロジーにより、運輸業界が必要とする大規模で新鮮、正確、オープンで経済的なマップを作成できます。より高いレベルの自律性に真に前進すること。

James Wuは共同創設者兼CEOであり、MarkWheelerはカリフォルニア州パロアルトの共同創設者兼CTOです。ディープマップ、自動運転技術の世界的リーダー。

Wuは、Baidu、Apple、Googleでキャリアを築きました。 Baiduでは、自動運転車チームの主任建築家を務めました。 Apple在籍中、彼はApple 3D Buildingsを立ち上げ、GoogleではGoogleEarthおよびGoogleMapsチームのコアメンバーでした。

Wheelerは、Googleの技術リードマネージャーであり、Google Maps Engine（GME）の作成など、GoogleGeoエンタープライズ製品を主導していました。

図：ドム・グスマン